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基于深度学习的多孔介质中多相流预测及不确定性分析
 
     论文目录
 
摘要第5-7页
ABSTRACT第7-8页
第1章 绪论第17-26页
    1.1 研究背景第17-21页
    1.2 研究现状第21-24页
    1.3 本文主要工作第24-26页
第2章 深度学习算法原理第26-42页
    2.1 机器学习基本概念第26-27页
    2.2 全连接神经网络第27-33页
        2.2.1 神经网络的基本结构第27-31页
        2.2.2 神经网络的训练过程第31-33页
    2.3 卷积神经网络第33-40页
        2.3.1 卷积神经网络的基本结构第33-36页
        2.3.2 用于语义分割的卷积神经网络第36-39页
        2.3.3 用于流体力学的卷积神经网络第39-40页
    2.4 本章小结第40-42页
第3章 多孔介质中多相流的数值模拟第42-55页
    3.1 控制方程第42-43页
    3.2 多孔介质的结构特性第43-46页
    3.3 格子玻尔兹曼数值方法第46-51页
        3.3.1 R-K颜色梯度模型第46-48页
        3.3.2 边界条件的处理第48-49页
        3.3.3 数值验证第49-51页
    3.4 多孔介质两相流动的求解第51-54页
    3.5 本章小结第54-55页
第4章 基于神经网络的多孔介质两相流动预测第55-75页
    4.1 引言第55-57页
    4.2 模型的结构第57-61页
    4.3 实验过程第61-71页
        4.3.1 模型的训练第61-64页
        4.3.2 模型的评估与比较第64-71页
    4.4 模型的权重可视化解释第71-73页
    4.5 本章小结第73-75页
第5章 基于多时刻神经网络的动态两相流动预测第75-89页
    5.1 引言第75-76页
    5.2 嵌入时间信息的模型结构第76-80页
        5.2.1 基于ConvGRU的多帧预测模型第76-79页
        5.2.2 基于时间特征图的任意帧预测模型第79-80页
    5.3 实验过程第80-88页
        5.3.1 模型的训练第80-83页
        5.3.2 模型的评估与比较第83-88页
    5.4 本章小结第88-89页
第6章 基于贝叶斯神经网络的不确定性分析第89-105页
    6.1 引言第89-91页
    6.2 贝叶斯神经网络第91-96页
        6.2.1 基于贝叶斯原理的不确定性分析第91-93页
        6.2.2 两种贝叶斯神经网络的实现方法第93-96页
    6.3 实验过程第96-98页
        6.3.1 贝叶斯模型的结构第96-97页
        6.3.2 蒙特卡洛采样第97-98页
    6.4 多孔介质两相流动预测的不确定性分析第98-104页
    6.5 本章小结第104-105页
第7章 总结与展望第105-108页
    7.1 工作总结与创新点第105-107页
        7.1.1 准静态单帧流场的预测第105页
        7.1.2 动态多帧流场的预测第105-106页
        7.1.3 基于贝叶斯原理的不确定性分析第106-107页
        7.1.4 主要创新点第107页
    7.2 未来工作展望第107-108页
参考文献第108-118页
致谢第118-119页
在读期间发表的学术论文与取得的研究成果第119页

 
 
论文编号BS4624041,这篇论文共119
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